基于嵌入式的人脸识别系统

基于STM32的人脸识别智能门禁系统设计摘要宿舍的门禁系统在门禁终端和管理平台的互动中发挥了重要作用，既保证了学生的安全，又保证了校园和社会的安全。

目前，大学主要使用机械和电子门禁，随着计算机技术、通信技术、电子科学技术含量的发展，宿舍的智能门禁系统也越来越完善。

智能系统使用各种智能控制策略来确保门禁设备的安全。

这种有用的模式可以大大保护宿舍管理平台和门禁设备的安全，因此，开发一个易于使用、稳定可靠、符合宿舍门禁要求的嵌入式系统成为本研究的目的。

通过该系统，设计并实现了一种带有STM32控制核心的便携式智能门禁控制器，通过计算机和控制平台，以STM32微控制器为控制核心，完成通信、数据信息管理等功能。

并且该控制器选择STM32系列的低功耗、高性能微控制器。

体积小，成本低，便于携带；采用ARM内核的STM32单片机实现数据处理功能，同时采用LwIP协议，传输系统从计算机端接收图像信息，系统从计算机端接收软件，在相应的主机上安装，最终实现图像采集、显示、存储、传输和控制功能。

关键词：智能门禁；STM32嵌入式系统；视频传输；I吉林建筑科技学院电气信息工程学院一、系统整体方案设计在本文中，硬件配置主要分为四类：采集模块、处理模块、存储模块和数据传输模块。

第一个图像采集模块用于初始化整个系统，其任务是采集原始图像。

第二个模块是主要的图像采集模块，其主要任务是全面分析和处理采集的图像数据，并获取和传输图像。

第三个存储器是暂时储存从图像处理模块传输来的图像数据的地方。

第四传输系统的主要任务是与主系统进行通信，将采集到的图像数据传输到主计算机进行显示和存储；STM32控制器用于智能访问控制，使用各种通信协议实现外部控制。

显示器在屏幕上显示系统时间，同时提供屏幕上的系统菜单，供用户紧急配置。

记录功能：主要是存储用户的开启密码和开启日志，以便日后查阅文件。

外部开放模块主要是一个业务终端，从包括面部识别模块、读卡器模块和键盘模块。

一、实训背景随着科技的飞速发展，人工智能技术在我国得到了广泛的应用。

其中，人脸识别技术凭借其高精度、高效率、非接触式识别等优势，在安防、支付、智能家居等领域具有广阔的应用前景。

为了让学生更好地了解和掌握嵌入式人脸识别技术，我们开展了为期一个月的实训课程。

二、实训目标1. 熟悉嵌入式系统基础知识，了解嵌入式人脸识别系统的基本原理；2. 掌握人脸检测、人脸识别算法的实现方法；3. 能够独立完成嵌入式人脸识别系统的设计与开发；4. 培养团队合作精神，提高实际动手能力。

三、实训内容1. 嵌入式系统基础知识实训期间，我们学习了嵌入式系统的基本概念、硬件平台、软件平台和开发工具。

主要内容包括：处理器、存储器、外设、嵌入式操作系统、开发环境等。

2. 人脸检测人脸检测是人脸识别系统的第一步，其目的是从图像中定位出人脸的位置。

实训中，我们学习了Haar特征分类器、基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等人脸检测算法，并使用OpenCV库实现了人脸检测功能。

3. 人脸识别人脸识别是指通过分析人脸图像，提取人脸特征，并将提取的特征与数据库中的人脸特征进行比对，从而实现身份认证。

实训中，我们学习了基于特征脸、基于神经网络的人脸识别算法，并使用OpenCV库实现了人脸识别功能。

4. 嵌入式人脸识别系统设计与开发结合实训内容，我们以STM32微控制器为硬件平台，设计并开发了一个嵌入式人脸识别系统。

系统主要包括以下模块：（1）图像采集模块：使用摄像头采集人脸图像，并将图像数据传输到微控制器。

（2）图像处理模块：对人脸图像进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等。

（3）人脸识别模块：将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，实现身份认证。

（4）用户界面模块：通过液晶显示屏显示系统状态、人脸识别结果等信息。

5. 系统测试与优化在系统设计与开发完成后，我们对系统进行了测试与优化。

主要测试内容包括：人脸检测速度、人脸识别准确率、系统稳定性等。

《基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防、支付、考勤等。

人脸考勤机作为企业、学校等单位管理员工出勤的重要工具，其设计及性能的优劣直接影响到管理效率及员工的工作体验。

本文将介绍一种基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计，以期为相关领域的研究与应用提供参考。

二、系统架构设计基于嵌入式系统的人脸考勤机主要由硬件和软件两部分组成。

硬件部分包括嵌入式处理器、摄像头、存储器等；软件部分则包括操作系统、人脸识别算法、数据库等。

1. 硬件设计硬件部分的核心是嵌入式处理器，其性能直接决定了人脸考勤机的处理速度及稳定性。

我们选用高性能的嵌入式处理器，如ARM或MIPS架构的处理器，以保证系统的运行效率。

此外，还需配备高像素的摄像头，以捕捉清晰的人脸图像。

存储器则负责存储人脸图像数据、考勤记录等信息。

2. 软件设计软件部分包括操作系统、人脸识别算法、数据库等。

操作系统选用实时性较强的嵌入式操作系统，如Linux或RTOS。

人脸识别算法是系统的核心，我们选用成熟的人脸识别算法，如基于深度学习的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。

数据库则用于存储人脸图像数据、考勤记录等信息，方便后续的数据查询和管理。

三、功能实现基于嵌入式系统的人脸考勤机具有以下功能：1. 人脸图像采集：通过高清摄像头采集员工的人脸图像。

2. 人脸识别：通过人脸识别算法对采集到的人脸图像进行识别，并与数据库中的人脸数据进行比对，以确认员工的身份。

3. 考勤记录：记录员工的考勤信息，包括进出时间、迟到、早退等。

4. 数据管理：对考勤数据进行存储、查询、统计等管理操作。

5. 报警功能：当员工未按时到岗或离岗时，系统可发出报警信息，以便管理员及时处理。

四、优势与展望基于嵌入式系统的人脸考勤机具有以下优势：1. 识别准确：采用成熟的人脸识别算法，提高识别的准确性和速度。

2. 操作简便：员工只需在考勤机上刷脸即可完成考勤，操作简便快捷。

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别技术的一种，因其高准确性、非接触性和易用性等优点，在安防、金融、医疗、教育等领域得到了广泛应用。

为了深入了解人脸识别技术，我们进行了人脸识别嵌入式实训，通过实际操作，掌握了人脸识别系统的设计与实现方法。

二、实训目的1. 熟悉人脸识别技术的原理和流程。

2. 掌握人脸识别嵌入式系统的设计与实现方法。

3. 培养动手能力和团队协作精神。

三、实训内容1. 人脸检测人脸检测是人脸识别系统的第一步，主要目的是从图像中检测出人脸区域。

实训中，我们使用了OpenCV库中的人脸检测算法，通过Haar级联分类器进行人脸检测。

2. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转换为可用于识别的特征向量。

实训中，我们使用了Local Binary Patterns Histograms (LBPH) 算法进行人脸特征提取。

3. 人脸识别人脸识别是将提取的特征向量与数据库中的人脸特征进行比较，从而识别出目标人脸。

实训中，我们使用了Nearest Neighbor (NN) 算法进行人脸识别。

4. 嵌入式系统设计我们选择了STM32微控制器作为嵌入式系统平台，利用其丰富的片上资源，实现了人脸识别系统的硬件设计。

主要包括以下模块：- 图像采集模块：采用OV7670摄像头模块进行图像采集。

- 图像处理模块：使用STM32的片上资源进行图像预处理、人脸检测和特征提取。

- 存储模块：使用SD卡存储人脸特征数据库。

- 显示模块：使用TFT LCD显示屏显示识别结果。

5. 软件设计软件设计主要包括以下部分：- 图像处理程序：使用OpenCV库进行图像处理，包括人脸检测和特征提取。

- 识别程序：使用NN算法进行人脸识别。

- 用户界面程序：使用Qt库开发跨平台用户界面，实现系统功能。

四、实训结果通过实训，我们成功设计并实现了一个基于STM32的人脸识别嵌入式系统。

系统能够实时检测人脸、提取特征并进行识别，识别准确率达到90%以上。

《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已成为现代安全领域中重要的生物识别技术之一。

该技术广泛应用于各种领域，如门禁系统、安防监控、移动支付等。

为了满足实际应用中的需求，本文将探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的研究。

二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用的嵌入式系统架构，以其低功耗、高性能的特点在移动计算、物联网等领域占据重要地位。

ARM架构的处理器具有强大的计算能力和灵活的配置，使其成为人脸识别技术实现的理想平台。

三、嵌入式人脸识别技术嵌入式人脸识别技术是将人脸识别算法集成到嵌入式系统中，实现快速、准确的人脸检测与识别。

该技术主要包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。

其中，人脸检测是识别过程的第一步，用于确定图像中的人脸位置；特征提取则是提取人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位的形状和位置；人脸比对则是将提取的特征信息与数据库中的人脸特征进行比对，以确定身份。

四、基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术实现在嵌入式系统中实现人脸识别技术，需要考虑到系统的硬件配置、算法优化和功耗控制等因素。

基于ARM架构的嵌入式人脸识别系统通常采用高性能的ARM处理器，配合适当的存储器和外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。

在算法优化方面，针对嵌入式系统的特点，需要采用轻量级的人脸识别算法，以降低系统的计算复杂度和功耗。

同时，还需要对算法进行优化，以提高识别的准确性和速度。

在功耗控制方面，需要采用低功耗的设计方案，以延长系统的使用时间。

五、技术研究与应用在基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究中，需要关注以下几个方面：1. 算法研究：研究轻量级的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。

同时，需要针对嵌入式系统的特点，对算法进行优化，以降低系统的计算复杂度和功耗。

2. 硬件设计：设计高性能的ARM处理器和适当的存储器及外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。

科学技术创新2020.26智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现强宇佶申双琴（桂林理工大学信息科学与工程学院嵌入式系统与智能计算实验室，广西桂林541004）近年来，人们物质水平提高，同时对家居安全的要求不断提高，安防设备和智能家居逐渐进入我们的视线。

传统的卡片和密码式的门禁系统因其易丢失、功能单一且安全性低等缺点，逐步被各种生物识别技术取而代之。

其中人脸识别因其具有非接触式、不易被仿造、识别率较高的优势，将其引入到门禁系统，具有广泛的应用价值和市场前景。

本文将嵌入式与人脸识别技术相结合，设计了一种基于STM32的人脸识别门禁系统。

1系统设计本系统主要以STM32系列单片机作为微控制器，以串口触摸屏为人机交互窗口,用户通过矩阵键盘键入进行模式选择，通过LCD 屏幕获取操作信息，选择人脸识别模式时可以通过人脸识别进行开门操作，选择密码模式可以通过矩阵键盘输入密码进行开门操作，同时对开门的数据进行记录，也可以通过串口助手将开门记录发送到上位机，在上位机上查看所有用户何时何种方法开门。

此外，添加了访客模式、管理员模式，用户选择访客模式可以模拟门铃，提醒主人开门，选择管理员模式，正确输入管理员密码可以查看所有用户与密码等，让系统变得更加实用。

系统的硬件部分包括人脸识别模块、模拟门禁模块及按键与显示模块。

软件部分包括对人脸进行追踪与检测，在录入人脸后对采集到的人脸数据进行特征的分析与训练，识别时对检测到的人脸进行辨识，同时因为树莓派的操作系统是基于Debian 的Linux 系统即“R aspbian 操作系统”，因其本身具有的局限性，获取的图像帧数较低，所以使用跳帧计算提高帧数。

实现人脸识别、密码开锁、报警系统、查看开锁记录、增加指定用户等功能，总体系统框图如图1所示。

2硬件设计系统选用了高效的STM32F103C8T6，STM32使用了以ARM Cortex 为内核的高性能微处理器，其工作频率高，内置存储器，有多种省电工作模式，可以保证低功耗应用的运行，适用于多种应用场合，并且性价比高。

《基于嵌入式系统人脸识别的分析与研究》篇一基于嵌入式系统的人脸识别分析与研究一、引言人脸识别技术在当今的信息化社会已成为重要的身份认证工具，而基于嵌入式系统的人脸识别技术更是其重要的发展方向。

嵌入式系统以其体积小、功耗低、性能稳定等优势，在人脸识别领域得到了广泛的应用。

本文旨在分析并研究基于嵌入式系统的人脸识别技术，探讨其技术原理、应用领域及发展前景。

二、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术，通过捕捉并分析人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小和位置等，进行身份验证。

该技术主要分为人脸检测、特征提取和身份识别三个阶段。

三、嵌入式系统在人脸识别中的应用嵌入式系统以其体积小、功耗低、可定制等优点，在人脸识别领域发挥了重要作用。

基于嵌入式系统的人脸识别技术主要包括硬件设计和软件算法两大部分。

硬件设计包括嵌入式处理器的选择、摄像头的选型及布局等；软件算法则涉及人脸检测、特征提取、身份识别等算法的优化与实现。

四、技术原理分析（一）人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，主要通过图像处理技术，从背景中提取出人脸区域。

嵌入式系统中的人脸检测通常采用基于肤色模型、形状模型等方法。

（二）特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，主要是通过算法对人脸图像进行特征提取。

嵌入式系统中常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

（三）身份识别身份识别是通过将提取的特征与数据库中的特征进行比对，从而确定身份。

嵌入式系统中通常采用基于模板匹配、神经网络等方法进行身份识别。

五、应用领域及发展前景基于嵌入式系统的人脸识别技术广泛应用于安防、智能家居、移动支付等领域。

在安防领域，可用于门禁系统、监控系统等；在智能家居领域，可用于智能门锁、智能照明等；在移动支付领域，可用于手机支付、ATM机等。

随着人工智能、大数据等技术的发展，基于嵌入式系统的人脸识别技术将有更广阔的应用前景。